FinNLI：多类别金融自然语言推理基准的新数据集

本研究引入了FinNLI，一个针对多样化金融文本（如SEC文件、年报和财报电话会议记录）的金融自然语言推理（FinNLI）基准数据集，旨在解决现有模型在金融推理上的局限性。通过提供21,304对多样的前提-假设对，并展示了金融领域转移对通用领域NLI表现的显著影响，该研究揭示了当前大型语言模型在金融推理方面的不足，指出了未来改进的方向。